미디어 비즈니스와 인공지능(AI) 전략 (3시간 30분)
구글,넷플릭스,마이크로소프트등 해외 주요기업들 인공지능 미디어 사례 분석
일시 : 수강기간은 등록 후 4주간
장소 : 온라인수강=>이메일로 보내드리는 링크타고 수강기간중 접속
강사 : 한세대학교  송민정 교수
가격 : 110,000원
    • 일시 : 등록 후 4주간
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    • 강사 : 한세대 송민정 교수
    • 교육비 : 사전등록 - 110,000원 (모든 교육비에 부가세 포함 | PDF포함)

    • 인공지능 전략을 수립하고 싶은 기획자
    • 구글,넷플릭스등의 AI전략을 알고 싶은 CEO
    • 인공지능에 관심 있는 모든 분들

    • 해외 기업의 미디어 비즈니스 사례를를 살펴본다.
    • 인공지능 전략들을 알아본다.
    • AI 성공 사례들을 알아본다.

AGENDA
1세션
35분
미디어 비즈니스와 인공지능 전략 (1): 개관
1. 디지털 트랜스포메이션 대응 데이터 기반 경영
마이크로소프트의 DT
WEF의 DT
IDC의 DT
2020년 화두가 될 5대 디지털 변혁 트렌드

2. 미디어기업의 데이터 기반 인공지능(AI) 미디어
미디어의 AI의 결합 = 인공지능(AI) 미디어로 개념화
미디어기업의 AI 구성요소 접근 방법
미디어기업의 AI 활용 시의 사업자 구도 변화 전망
미디어기업의 AI 활용 시의 미디어산업 생태계 변화 전망
미디어기업의 AI활용 시의 미디어 산업 정책 이슈 전망


송민정 교수
한세대
Break Time
2세션
1시간
미디어 비즈니스와 인공지능 전략 (2): 유통 소비
1. 인공지능(AI)의 미디어 비즈니스 적용 개관
인공지능의 네 가지 활동 모델
인공지능 기반의 비즈니스 모델과 AI미디어 가치사슬 상의 AI 도입 현황 매칭 결과
유통 단계 미디어AI의 특징
소비(상호작용적 UX, UI) 단계 미디어AI의 특징

2. 유통(편성/송출): 필터링/추천(하드웨어/콘텐츠)
필터링 사례: 구글(유튜브), 페이스북, 네이버, 다음의 유해물 필터링
필터링 사례: 페이스북의 가짜뉴스 필터링 시작
뉴스 추천 사례: 로봇 통한 일방향 뉴스 제공 → 뉴스 추천으로 발전
뉴스 추천 사례: 쿼츠(Quartz)(2013년~)
뉴스 추천 사례: 중국의 진르 터우탸오(2012년~)
영상콘텐츠 추천 사례: 넷플릭스가 추구하는 정확한 콘텐츠 큐레이션이 가장 성공적
TV 채널 추천 사례: 존TV (Zone TV)

3. 소비(UX): 이용자 편의(챗봇/실시간반응/비서)
챗봇이란 구어적 표현으로 사람과 대화하는 ‘가상 대화친구’ AI
2016년 위챗, 페이스북 등에서 챗봇 시작
반응분석 기반 실시간 예측 사례: 넷플릭스의 고민은 안정적인 동영상 재생 환경
넷플릭스의 캐시서버 자가 설치 거절한 국내 망사업자의 회선 증설 부담 가중
동영상 기반 네트워크 추천 사례: 넷플릭스의 다이나믹 옵티마이저
주요 글로벌 인터넷기업들의 경쟁적인 음성 제어 스타트업 인수
음성인식 기술 및 오디오 기반 AI스피커의 추천서비스 사례: 아마존 에코 기능


송민정 교수
한세대
Break Time
3세션
50분
미디어 비즈니스와 인공지능 전략 (3): 생성/편집제작
1. AI의 미디어 비즈니스 적용 개관
2019년 기준, 미디어산업 가치사슬 상의AI 도입 현황
생성 제작 단계의AI 적용
편집 제작 단계의AI 적용

2. AI 기반 생성 제작: 번역/변환/합성
번역: 유튜브의 자동 번역(동영상의 음성을 문자로 변환 후 번역하여 자막 제공)
번역: MS의 스카이프 번역기(Translator)(거의 실시간 번역/통역)
영상 번역: 넷플릭스의 번역은 아직은 인간의 일
변환: 페이스북의 “자동 변환 텍스트(Automatic Alternative Text)”
변환: NHK의 AI기반 스마트 프로덕션 통해 다양한 변환 제공
합성: 딥페이크(Deep fake)의 등장
딥페이크(Deep fake)의 기반 알고리즘인 GAN(적대관계생성신경망)
합성: 딥페이크(Deep fake) 기반 홍보 영상화
합성: 딥페이크(Deep fake) 기술을 특수효과에 활용해 콘텐츠 품질 개선
자동 합성에 대한 우려: 딥페이크(Deep fake) 위험성 인식

3. AI 기반 편집 제작: 데이터분석/편집
메타데이터 분석 : 아마존, Photo & video auto-tagging 기반 안면 인식 소프트웨어
메타데이터 분석 : 2018년 8월 한국 사용이 가능해진 아마존의 레코그니션 메타데이터 분석: Photo & video auto-tagging 기반 머신(=컴퓨터) 비전 발전
메타데이터 분석: 국내에서도 비전API의 OCR 기능에 대한 관심 시작
콘텐츠 편집: ‘US오픈’스포츠 데이터 분석 및 하이라이트 편집


송민정 교수
한세대
Break Time
4세션
1시간 10분
미디어 비즈니스와 인공지능 전략 (4): 기획/창작제작
1. AI의 미디어비즈니스 적용 개관
인공지능 기반의 비즈니스 모델과AI미디어 가치사슬 상의AI 도입 현황 매칭 결과
기획 단계의AI 적용
창작 제작 단계의AI 적용

2. AI와 전문가 협업에 대한 찬반양론
인공지능은 데이터의 복잡성에 따라 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분
약한 인공지능으로 충분한 경우에 노동의 부분적 대체가 일어나 인간 경험과 협업
경영 효율화를 위한 주요 의사결정 과정에서도 인간의 경험이 매우 중요함
AI와 인간의 협업이 필요하다는 명제: 모라베크의 역설(Moravec's Paradox)
알파고로 풀어본 다양한 명제들의 유효성 논의
AI 활용에 있어 직관력이 지닌 가치를 함께 인정하는 의사결정이 필요하다는 이세돌
협업지성: 1500개 기업 대상 연구 결과 인간과 기계 간 협업 시 가장 큰 성과
인공지능이 대체하기 힘든 패션산업에서의 인공지능과 아트의 믹스 사례: 스티치 픽스
2012년, 챗봇 뉴스와 에디터 뉴스 제공이 공존하는 사례: 쿼츠(Quartz)
트리플 레볼루션 시대, 알고리즘을 활용하는 것이 사람의 직관보다 우세

3. 기획: 흥행 예측 및 소재 발굴
흥행을 예감했으나, 흥행에 실패한 실제 사례들: 침묵, 갱스터 러버 등
할리우드 기준 제작비 편성 비율의 3~5%가 기획 개발
기존 영화의 영화 완성 후의 수요 예측 모형 개발의 문제점 인식
영화 제작 전 시나리오 평가에 대한 관심과 평가 사이트 ‘블랙리스트’등장
흥행예측 분석(Analytics of future script scenario) 사례: 스크립트북의 시나리오 분석
흥행예측 분석(Analytics of future script scenario) 사례: HBO의 ‘왕좌의 게임’
흥행예측/소재발굴 분석 사례: 디즈니의 SNS 활용 AI 학습으로 미래 스토리 예측
흥행예측/소재발굴 분석 사례: 시나리오로 영화 흥행 예측하는 Vault
소재발굴 분석 사례: ‘프렌즈’ 시나리오 학습으로 새로운 소재의 시나리오 생성

3. 기획: 콘텐츠 커미셔닝 의사결
콘텐츠 커미셔닝(Content commissioning)의 개념
콘텐츠 커미셔닝 에디터(Content commissioning Editor)의 역할 및 활동
넷플릭스의 고민: 장기 고정비용 지급 콘텐츠 소싱 계약
넷플릭스의 [하우스오브카드] 시리즈의 커미셔닝은AI 도움 받은 기획자의 결정
넷플릭스는 [하우스오브카드] 커미셔닝이AI에만 의존한 것이 아님을 밝힘
콘텐츠 커미셔닝 관련 넷플릭스의 고민: 오리지널이 인터넷영화 평가에서 중간 수준
콘텐츠 커미셔닝 관련 넷플릭스는AI와 인간 협업: Thick data perspective

4. 기획: 광고기획(마케팅/홍보 기획)
전통적 콘텐츠 마케팅 캠페인인 영화 마케팅(Marketing; MKT) 관계도
전통적 콘텐츠 마케팅 캠페인인 영화 마케팅(Marketing; MKT) 프로세스
전통적인 방식의 영화 마케팅 캠페인 성공 사례: 링(2005)
전통적인 방식의 영화 마케팅 캠페인 성공 사례: 크로니클(2012)
제작 이후 MKT 실행 시의 AI 챗봇 활용 사례: 소니픽처스의 레지던트 이블

5. 창작 제작: 음악 작곡/영화 시나리오
음악 작곡: 구글의 (Music) Script writing, 마젠타(2016)
음악 작곡: 소니의 (Music) Script writing, 플로머신(2016)
영화 창작: AI 대본 작성(Script writing)으로 벤자민의 썬스프링 (2016)
영화 시나리오 창작 사례: 킥스타터 지원‘임파서블 씽즈,’ 그린라이트에센셜 AI 활용 (2016)
국내 전자통신연구원(ETRI)가 개발한 양방향 미디어 창작 플랫폼 (2018)


송민정 교수
한세대

SPEAKER
송민정 교수 / 한세대
現, 한세대 교수
前, 성균관대학교 휴먼ICT융합학과 교수
現, 디지털융합진흥원 비상임이사
前 KT, 경제경영연구소 수석연구원
前, Prognos(스위스 바젤) 객원 연구원
프랑스 INT(정보통신대학원) 과정 수료
스위스 쮜리히대학교 커뮤니케이션학 박사
[강의이력]
성균관대학교 강사
서강대학교 겸임교수
한양대학교, 연세대학교 강사
KBS연수원, KT연수원등 특강 강사
숙대 강사
[저서]
빅데이터가 만드는 비즈니스미래지도
모바일컨버전스 등